细节决定成败：面向自监督器官分割的局部感知3D腹部CT体积生成
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了自监督学习（SSL）中腹部CT体积生成的挑战，尤其是避免标注需求和数据稀缺的问题。论文提出了一种新颖的局部感知扩散（Lad）方法，能够生成高质量的3D腹部CT体积，并通过独特的局部损失和条件提取器来优化关键解剖区域。实验结果显示，该方法在自监督器官分割任务中显著提高了Dice得分，证明合成数据在医学图像分析中的潜在价值。
深度学习在腹部多器官分割中取得进展，但在复杂情况下的鲁棒性仍有挑战。RAOS数据集收集了413名患者的CT扫描，涵盖不同诊断和切除情况，可作为评估模型鲁棒性的基准。研究对多种方法进行测试，分析其性能，为未来研究提供参考。
